基于PID算法ATO系统的仿真研究

基于现有列车运动模型,设计了列车速度闭环仿真模型,其中控制器采用PID控制算法,当系统输入波浪形V-S曲线时,在PID控制器控制参数设置恰当的情况下,系统输出的V-S曲线具有较为满意的跟随性,在输出的加速度曲线中在列车的启动阶段和中间速度波动阶段会有尖峰波动现象。针对基于PID控制算法的ATO系统出现的问题进行了分析。     

基于数据驱动的城市轨道交通车辆检修运维模式

面对城市轨道交通车辆检修运维支撑压力的激增,为提高城市轨道交通车辆检修运维效率、降低经营成本,围绕城市轨道交通车辆功能特性及常规检修运维过程,介绍了城市轨道交通车辆检修运维数据资源的识别,阐述了车辆健康管理系统开发、智能化轨旁设备装配及检修运维信息系统的搭建。实现了远程传输数据和轨旁数据的采集、应用、协同,充分发挥数据价值,形成车辆状态可视化管理、信息自动化采集、检查作业自动化触发,构建了基于数据驱动的城市轨道交通车辆检修运维模式。     

基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法研究

针对城市轨道交通运输中列车牵引耗能大的问题,将优化列车推荐速度曲线和改进ATO驾驶策略相结合,提出一种基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法.首先建立列车推荐速度曲线优化模型,其次结合司机驾驶经验提出基于蚁群算法的列车推荐速度曲线优化计算方法,然后设计节能巡航驾驶策略对ATO原有驾驶策略进行改进.最后以北京地铁亦庄线实...     

城市轨道交通ATO模式下列车节能运行研究

能耗已经成为城市轨道交通中日益关注的焦点问题。重点分析实现节能的方法,提出ATO模式下列车节能运行设计。     

基于改进DE的城轨列车节能速度曲线研究

采用改进交叉策略的差分进化（DE,Differential Evolution）算法,研究城轨列车节能优化的速度曲线生成。该算法以起点到目标停车点的距离和工况状态值作为个体基因,基于改进交叉策略,结合工况转换原则,对变异后的个体基因进行有效化处理。建立末速度、停车位置误差、运行时间和牵引能耗的评价模型,在满足安全运行和舒适度要求下生成最优列车自动运行（ATO,Automatic Train Operation）速度曲线。经数据仿真测试,牵引能耗为28.8 kw·h。生成的速度曲线,在准时到达的前提下,具有较好的节能效果,对城市轨道交通的列车节能优化运行研究具有一定的参考价值。     

基于智能VRFT的城市轨道交通列车速度控制研究

利用虚拟参考反馈整定VRFT方法,可根据被控对象的一组输入和输出数据完成控制器设计的特点,提出一种基于智能VRFT的城市轨道交通列车速度控制方法;VRFT方法中的参考模型决定了控制器的闭环性能,通过粒子群优化算法PSO,对控制器参数和参考模型参数进行全局协同优化,设计出最优PID控制器。仿真结果表明：该方法能够优化PID控制器的设计,有效控制城市轨道交通列车速度。     

城市轨道交通车站大客流处置的数据驱动模式

随着城市轨道交通网络规模和客流规模的不断扩大,大客流风险也越来越凸显。相较于基于历史经验的大客流应急处置模式,基于数据驱动的大客流智能化/智慧化处置辅助决策技术在事前预警预测、事中处置和事后评估等方面都有突出优势。从车站客流处置数据驱动模式的信息感知、风险预判及处置决策3方面入手,探究城市轨道交通车站多源数据融合驱动下的客流处置模式的技术实现途径,可为我国各大城市轨道交通车站大客流的数据驱动模式探究提供参考。     

基于多源数据融合的轨道交通供电智能运维架构研究

轨道交通供电系统是保障列车运行的重要系统,供电智能运维系统建设可助力轨道交通优化维修模式,实现提质增效和数字化转型。通过对轨道交通供电智能运维需求分析,提出了多系统、多源数据融合的轨道交通供电智能运维系统总体蓝图和系统架构、主要功能,有利于推动轨道交通供电智能运维技术应用。     

基于PID型迭代学习控制的列车自动驾驶曲线跟踪算法研究

针对基于比例微分积分（PID,Proportional Integral Derivative）控制的列车速度跟踪算法在跟踪进度、收敛性和稳定性等方面存在的不足,提出一种基于PID型迭代学习控制（ILC,Iterative Learning Control）的列车自动驾驶（ATO,Automatic Train Operation）曲线跟踪算法。通过迭代学习控制,优化跟踪过程,减小跟踪误差,缩短收敛时间;设置典型场景对所设计的算法进行仿真试验,并将仿真结果与基于PID控制算法的跟踪效果进行对比分析。结果表明,PID型ILC算法对列车目标速度和目标位移具有较高的跟踪精度,能够在有限的迭代次数内实现精确跟踪,验证了所提算法的有效性。     

城市轨道交通列车虚拟驾驶仿真系统

根据上海轨道交通的发展现状,提出通过虚拟驾驶仿真系统满足大量的新驾驶员培训的需求。介绍了虚拟驾驶仿真系统的总体架构和功能实现的方式。采用三维图像技术结合虚拟仪表技术实现了模拟驾驶培训系统,该系统具有虚拟驾驶台、三维视景系统,而且还有培训课程的设计开发功能,能够达到较好的培训效果。     

基于遗传算法列车自动运行速度曲线的优化

本文探讨了列车自动运行系统(ATO,Automatic Train Operation)中的列车自动运行速度曲线的优化问题.根据ATO控制指标的要求,建立了包含速度防护、舒适度、节能、精确停车等多个目标的列车运行控制模型;采用遗传算法对列车自动运行控制策略进行优化,验证和仿真了优化后的速度曲线,直观反映了列车自动运行的安全性,舒适性,高效性和停车精度等性能提高情况.     

基于神经网络的地铁列车运行过程的集成型智能控制

提出了一种以神经网络为主，并综合使用模糊系统、遗传算法等方法的集成型地铁列车智能控制方法。分别采用模糊控制的ＢＰ网络和基于遗传算法的模糊神经网络，实行了站间运行控制和定位停车控制，仿真取得了令人满意的结果。结果表明，将神经网络等计算智能方法综合用于列车运行控制是可行的，可以保证较好的舒适性、停车准确性，具有精度高，适应性、鲁棒性强等特点。     

基于ATO的列车牵引计算算法设计与实现

为了实现基于自动驾驶(ATO)的列车牵引计算系统,将牵引计算自动算法设计为工况初选、回退优化和试凑3部分.工况初选在考虑列车运行坡段线路的实际情况下,结合列车的各种约束使列车运行;列车运行出坡时若列车的出坡速度不满足出坡检验,则选取相应的回退策略进行工况重新优化组合;在列车越过坡段后进行出坡速度试凑,列车进站时进行速度和距离试凑.模拟仿真显示该算法具有较强的实用性.     

列车自动驾驶系统控制算法综述

介绍了列车自动驾驶系统的基本结构和功能,并对各控制算法的研究情况与投入使用的情况作了详细分析,同时还对列车自动驾驶系统控制算法的前景作了展望。     

基于移动闭塞的列车自动运行仿真

介绍ATO系统功能作用及节能操纵方案,移动闭塞原理,以及列车在自动驾驶过程中所需要的运动方程.通过对相应公式的分析,将其应用在ATO系统中,采用节能操纵方案,计算出ATO系统在移动闭塞条件下的加速度,速度,并确保列车在安全、经济的条件下运行.     

城市轨道交通列车运行调整目标的研究

列车运行调整是一个多目标优化的问题,其中一些目标在很多情况下是相互制约的关系,多数情况下不能让所有目标同时达到最优.本文介绍北京地铁运营单位的运营指标统计方法,分析城市轨道交通中列车运行调整各项性能指标,并结合现场经验,对各项性能指标的评价函数进行优化,使之更符合实际需求,为研究列车运行调整奠定了基础.     

城轨三维电子沙盘中列车运行仿真的研究

本文以地铁运行线路为基础设计城轨三维电子沙盘模型,同时利用OSG(OpenSceneGraph)技术驱动电子沙盘中地铁的运行.从场景模型的生成、沙盘中动态场景的控制、列车在三维空间的定位算法等方面研究虚拟仿真技术在城轨列车运行系统中的运用,可以为列车运行系统的设计提供参考和验证.     

基于改进MH算法的高铁ATO运行操纵多目标优化研究

在高速列车运行过程中,运行环境变化将对ATO提出更高的计算要求,ATO既要满足实时计算又要满足运行操纵多目标优化.针对该问题提出一种改进MH算法计算列车运行操纵序列.在原有MH算法基础上,对算法计算频率与寻优目标函数进行改进,提出随机惯性权重粒子群算法与司机驾驶逻辑相结合的方式计算运行操纵序列,通过选取合理的计算间隔时...     

列车运行调整问题的无延迟调度算法研究

将列车运行调整问题归并为工业制造系统中的工件调度问题,并建立了相应的数学模型。求解时首先利用大系统理论将数学模型分解成若干子问题,利用工件调度中的无延迟调度方法快速求得各子问题的近似最优解。然后在此解的基础上,利用模糊数学方法定义列车在车站停车的相对代价,并以此为标准进一步优化列车在车站的越行或会让方案,即可得到满意的调整方案。     

基于列车追踪仿真的城市轨道交通折返能力的研究

通过城市轨道交通列车追踪及折返能力仿真平台,分别对站前、站后折返两种模式的车站折返能力进行系统性的分析.本文给出了比较准确的分析过程及计算公式,并提出了一些优化措施.